下载地址
https://www.zhengdianxue.com/wp-content/uploads/skills/showapi--showapi-error-question-intelligent-analysis.zip将提示词发送给你的 AI 安装该 skills
请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @showapi/showapi-error-question-intelligent-analysis。错题智能解析与专项辅导;适用于上传错题图片自动提取题目、诊断错因、生成靶向语音讲解及关联巩固练习的场景
阅读全文 (展开查看完整说明)
概述
错题智能解析与专项辅导
任务目标
- 上传错题图片并指定题号,一键生成「题目还原 → 错因诊断 → 靶向讲解 → 关联巩固」的完整认知闭环辅导报告
- 具备意图分析、多模态视觉OCR提取、知识点映射与错因诊断、靶向讲解生成、语音合成、变式题生成能力
- 触发场景:作业错题讲解、家长辅导、错题本整理、考前复习巩固、口语化听讲学习
能力组成
能力流程描述
本技能以「认知闭环」为核心理念,串联8个工作流节点,从用户上传的错题图片与指定题号出发,最终输出结构化辅导报告:
- 错题解析意图深度分析(step_1):根据用户上传图片数量与指定题号,深度解析用户真实意图,产出学科上下文(subject_context)、讲解决心深度(error_diagnosis_depth)、符号替换映射表(symbol_replacement_map)、变式题策略(variant_question_strategy)等结构化意图信息。
- 错题视觉提取与OCR还原(step_2):基于意图分析结果,对图片进行精准定位与OCR识别,提取指定题号的完整题目文本(题干、选项、已知条件),支持手写体与印刷体混合识别、跨页内容逻辑拼接、连笔与模糊字迹的合理纠错推断。
- 错题知识点映射与错因诊断(step_3):将提取的题目映射到学科知识点体系,结合题目结构分析定位知识缺口与思维陷阱,输出知识点列表、深层错因分析(error_cause_analysis)与难度评估(difficulty_assessment)。
- 错题靶向讲解生成(step_4):依据错因诊断与意图解析给出的讲解深度要求,生成靶向讲解文本;同时对数学符号等特殊字符执行中文替换(explanation_text_tts_ready),确保后续语音合成自然流畅,并保留原文版本(explanation_text_original)。
- 错题关联变式题生成(step_5):基于知识点、错因与难度评估,按变式策略生成3道关联巩固题(含题干、答案、解答过程、难度、变式类型)。
- 启动讲解语音生成任务(step_6):将适配TTS的讲解文本提交语音合成(模型 glm-tts,音色 tongtong,wav 格式,音量/语速均为1)。
- 轮询讲解语音生成状态(step_7):以6秒为间隔轮询语音任务状态,最长等待600秒,直至任务成功并返回音频URL(result_url)。
- 错题解析内容逻辑融合(step_8):将题目还原、错因诊断、靶向讲解(含语音URL)、变式题按认知闭环逻辑重组融合,输出最终结构化报告(final_merged_output)、元数据标签(metadata_tags)、质量评估(quality_assessment)与认知闭环逻辑说明(cognitive_loop_structure)。
数据在各节点间通过上下文引用自动流转(如 {{@step_1_intent_analyzer.result.data...}}),第7步内置轮询机制,全程无需人工干预;用户仅需提供错题图片URL与题号两项输入,即可获得含语音讲解的完整辅导报告。
技能能力组成流程图
flowchart TD
A["用户输入: image_list 错题图片URL数组 + question_number 题号"] --> B["step_1 错题解析意图深度分析"]
B --> C["step_2 错题视觉提取与OCR还原<br/>手写/印刷混合识别, 跨页拼接, 模糊纠错"]
C --> D["step_3 错题知识点映射与错因诊断"]
D --> E["step_4 错题靶向讲解生成<br/>含符号中文替换, 适配TTS"]
D --> F["step_5 错题关联变式题生成(3道)"]
E --> G["step_6 启动讲解语音生成任务<br/>glm-tts / tongtong / wav"]
G --> H["step_7 轮询讲解语音生成状态<br/>间隔6秒, 超时600秒"]
B --> I["step_8 错题解析内容逻辑融合<br/>认知闭环重组"]
C --> I
D --> I
E --> I
F --> I
H --> I
I --> O1["final_merged_output 完整错题解析报告"]
I --> O2["metadata_tags 元数据标签"]
I --> O3["quality_assessment 质量评估"]
I --> O4["cognitive_loop_structure 认知闭环逻辑"]工作流原图:技能能力组成流程图
前置准备
- 凭证:配置 ShowAPI AppKey,凭证名称:showapi_appkey
- 鉴权配置:
本 Skill 调用需要 AppKey 鉴权。所有 API 请求的 URL 查询参数中需携带 appKey={你的AppKey}。
如何获取 AppKey
如果你还没有 AppKey,请按以下步骤通过手机验证获取:
- 请用户提供手机号(中国大陆手机号)
- 调用发送验证码接口:
“` POST https://www.showapi.com/auth/agent_sendCode Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
phone={手机号} “ 成功响应:{"flag":true,"remark":"发送成功"}`
- 请用户查看手机收到的6位验证码并告诉你
- 调用验证接口获取 AppKey:
“` POST https://www.showapi.com/auth/agent_verify Content-Type: application/x-www-form-urlencoded
phone={手机号}&code={验证码} “ 成功响应:{"flag":true,"app_key":"你的AppKey"}`
- 将获取到的 app_key 保存,后续所有 API 调用 URL 中携带
appKey={app_key}参数
注意事项
- 验证码5分钟有效,每分钟只能发送1次
- 如果手机号已注册过易源数据平台账户,会直接返回该账户的 AppKey,不会重复注册
- AppKey 获取后请妥善保存,避免重复验证
- 模拟体验:无 appKey 时,系统自动触发模拟调用,直接返回完整结果,快速预览生成效果
- 依赖:仅使用 Python 标准库,无需安装第三方包
操作步骤
模拟体验流程(无 appKey)
- 自动触发模拟调用
系统检测到未配置 appKey 时,自动向 https://www.showapi.com/_nuxt3/api/2405-105 发送 POST 请求(body: {"flow_id":"6a2e2c013c51f2ea2501a1c2"}),直接获取完整模拟生成结果。此过程为一次性返回,不执行 execute_task.py 和 query_task.py。
- 可视化预览
将返回的 JSON 结果以 HTML 形式可视化展示,重点呈现图片内容。
- 引导真实调用
提示用户当前为无 appKey 的模拟运行结果。如需真实调用,请通过手机验证获取 AppKey(步骤见「前置准备-鉴权配置」),并在后续所有 API 调用 URL 中携带 appKey={app_key} 参数。
标准流程(有 appKey,强制异步执行)
- 收集用户输入
请用户提供错题图片URL数组(支持多张跨页图片,按逻辑顺序排列)与需要解析的题号(如"第3题"),可补充讲解决心深度等偏好(选填)。
- 异步提交解析任务
调用脚本异步执行错题解析任务,仅返回唯一 task_id,不阻塞等待。调用示例:
python scripts/execute_task.py --image-list "https://oss.showapi.com/example/math_error_q3_page1.jpg" "https://oss.showapi.com/example/math_error_q3_page2.jpg" --question-number "第3题" --async- 轮询查询任务结果(必选)
使用 task_id 循环查询任务状态,每一轮轮询后,即时将当前返回的核心资料同步反馈给用户,直至获取完整结果。调用示例:
python scripts/query_task.py --task-id "返回的task_id值"- 等待结果完成
必须轮询直到完成。本工作流包含语音合成与状态轮询环节(最长600秒),请耐心等待。
- 结果解析与落地应用
提取题目还原、错因诊断、靶向讲解文本、语音讲解URL(explanation_audio_url,可直接播放)、3道变式题与练习策略,结合质量评估得分(提取准确率、诊断深度、讲解针对性等)判断报告可信度。
- 生成html页面
生成一个简单的html页面来融合返回的主要信息,特别是图片与语音讲解音频播放入口、变式题卡片。
使用示例
示例1:数学错题拍照讲解
- 输入:上传2张数学试卷照片(跨页),指定解析"第3题"
- 流程:异步提交任务 → 获取task_id → 轮询查询(每轮反馈进度/数据)
- 产出:题目还原+错因诊断+语音讲解(童童音色wav)+3道变式巩固题
- 配置要点:图片按页码顺序传入 image_list,题号填写"第3题"
示例2:错题本逐题归档
- 输入:错题本某一页的照片,依次指定不同题号逐题解析
- 流程:异步提交任务 → 获取task_id → 轮询查询(每轮反馈进度/数据)
- 产出:每道题独立的结构化解析报告,可按 metadata_tags(学科/知识点/难度/错误类型)归档到错题本
- 配置要点:同一张图片多次调用,每次更换 question_number
示例3:家长辅导语音讲题
- 输入:孩子作业错题照片+题号,希望孩子直接听讲解
- 流程:异步提交任务 → 获取task_id → 轮询查询(每轮反馈进度/数据)
- 产出:靶向讲解文本 + 可直接播放的语音讲解URL,孩子可先听后练3道变式题
- 配置要点:优先使用 final_merged_output.targeted_explanation.explanation_audio_url
生成效果示例
描述
本技能运行后输出一份完整的结构化错题解析报告,按认知闭环逻辑组织为四大板块:
- 题目还原(question_restore):题号、学科、子分类、OCR还原的原文文本(含题干、选项、已知条件)
- 错因诊断(error_diagnosis):表面错误概述、误解类型、思维陷阱、知识缺口、深层错因总结
- 靶向讲解(targeted_explanation):Markdown格式的讲解文本、讲解类型、核心要点(key_takeaway)、语音讲解URL(wav格式,可直接播放)
- 关联巩固练习(related_practice):3道变式题(题干、参考答案、解答过程、难度、变式类型)与整体练习策略建议
- 元数据标签(metadata_tags):学科、核心知识点、难度、错误类型,便于错题归档检索
- 质量评估(quality_assessment):提取准确率、诊断深度、讲解针对性、变式相关性、TTS流畅度、综合质量六维评分
- 认知闭环逻辑(cognitive_loop_structure):闭环逻辑说明、逻辑连贯性评分、风格一致性说明
可视化呈现上,系统可生成HTML页面,突出展示语音讲解播放入口、错因诊断卡片、3道变式题卡片与质量评分信息。
输出案例
说明:若输出结果包含图片,优先插入对应图片资源,之后再输出 JSON / Markdown 格式的文本内容。
接口返回数据的实际形态示例(节选自 final_merged_output 与配套字段):
{
"showapi_res_body": {
"metadata_tags": {
"subject": "数学",
"knowledge_primary": "一元一次方程-去分母",
"difficulty": "中等",
"error_type": "运算规则执行不完整"
},
"final_merged_output": {
"question_restore": {
"question_number": "第3题",
"subject": "数学",
"sub_category": "一元一次方程",
"original_text": "解方程:(x+1)/2 - (2x-3)/3 = 1",
"options_restore": {}
},
"error_diagnosis": {
"surface_error_summary": "去分母时,等式右边的常数项1未乘以最简公分母6",
"misunderstanding_type": "运算规则记忆不完整",
"thinking_trap": "只对含分母的项做处理,忽略了'等式两边每一项都要同乘'",
"knowledge_gap": "等式基本性质2(等式两边同时乘同一个数,等式仍成立)理解不到位",
"deep_cause_summary": "对去分母步骤的算理停留在机械模仿层面,缺乏对等式变形本质的理解"
},
"targeted_explanation": {
"explanation_type": "错因导向式讲解",
"explanation_text": "## 先看错在哪一步n你去分母时,方程两边要同时乘以6……n## 正确过程n……n## 为什么每一项都要乘n……",
"key_takeaway": "去分母的本质是等式两边同乘最简公分母,每一项(含整数项)都不能漏乘",
"explanation_audio_url": "https://oss.showapi.com/tts/explanation_q3.wav"
},
"related_practice": {
"practice_strategy": "先独立完成3道变式题,完成后对照解答过程自查是否再次漏乘常数项",
"questions": [
{
"order": 1,
"variant_type": "同型变式",
"question_text": "解方程:(2x-1)/3 - (x+2)/4 = 1",
"answer": "x = 13/5",
"solution_process": "两边同乘12得 4(2x-1) - 3(x+2) = 12,展开整理后求解",
"difficulty": "中等"
},
{
"order": 2,
"variant_type": "陷阱变式(含整数项漏乘陷阱)",
"question_text": "解方程:(x-2)/4 - 1 = (2x+1)/6",
"answer": "x = 17/3",
"solution_process": "两边同乘12时,注意常数项-1也要乘以12",
"difficulty": "中等偏上"
},
{
"order": 3,
"variant_type": "拓展变式(含括号与多层分母)",
"question_text": "解方程:2(x-1)/3 - (x+1)/2 = 5/6",
"answer": "x = 15/2",
"solution_process": "先去分母同乘6,再去括号、移项合并求解",
"difficulty": "较难"
}
]
}
},
"cognitive_loop_structure": {
"loop_logic": "题目还原 → 错因诊断 → 靶向讲解 → 关联巩固,形成「识-诊-讲-练」认知闭环",
"logic_coherence_score": 0.95,
"style_consistency": "讲解口语化、鼓励式风格贯穿全文,适配中小学生认知水平"
},
"quality_assessment": {
"extraction_accuracy": 0.98,
"diagnosis_depth_score": 0.92,
"explanation_targeted_score": 0.95,
"variant_relevance_score": 0.93,
"tts_fluency_score": 0.96,
"overall_quality_score": 0.94
}
},
"showapi_res_code": 0,
"showapi_fee_num": 1
}资源索引
- [scripts/execute_task.py](scripts/execute_task.py):异步提交错题解析任务(真实调用时使用)
- [scripts/query_task.py](scripts/query_task.py):轮询查询异步任务结果(真实调用时使用)
响应数据结构
1. 异步任务提交响应
{
"showapi_res_body": {
"task_id": "唯一任务ID",
"status": "pending",
"msg": "任务已提交,正在异步处理中"
},
"showapi_res_code": 0,
"showapi_fee_num": 1
}2. 任务查询响应(单轮轮询返回数据,需实时同步给用户)
{
"showapi_res_body": {
"metadata_tags": {
"subject": "学科",
"knowledge_primary": "核心知识点",
"difficulty": "难度等级",
"error_type": "错误类型"
},
"final_merged_output": {
"question_restore": {
"question_number": "题号",
"subject": "学科",
"sub_category": "子分类",
"original_text": "OCR还原的完整题目文本(题干、选项、已知条件)",
"options_restore": {}
},
"error_diagnosis": {
"surface_error_summary": "表面错误概述",
"misunderstanding_type": "误解类型",
"thinking_trap": "思维陷阱",
"knowledge_gap": "知识缺口",
"deep_cause_summary": "深层错因总结"
},
"targeted_explanation": {
"explanation_type": "讲解类型",
"explanation_text": "靶向讲解文本(Markdown格式)",
"key_takeaway": "核心要点",
"explanation_audio_url": "语音讲解音频URL(wav格式)"
},
"related_practice": {
"practice_strategy": "练习策略建议",
"questions": [
{
"order": 1,
"variant_type": "变式类型",
"question_text": "变式题题干",
"answer": "参考答案",
"solution_process": "解答过程",
"difficulty": "难度"
}
]
}
},
"cognitive_loop_structure": {
"loop_logic": "认知闭环逻辑说明",
"logic_coherence_score": 0.95,
"style_consistency": "风格一致性说明"
},
"quality_assessment": {
"extraction_accuracy": 0.98,
"diagnosis_depth_score": 0.92,
"explanation_targeted_score": 0.95,
"variant_relevance_score": 0.93,
"tts_fluency_score": 0.96,
"overall_quality_score": 0.94
}
},
"showapi_res_code": 0,
"showapi_fee_num": 1
}注意事项
- image_list 与 question_number 均为必填项;image_list 支持多张图片URL跨页拼接,请按逻辑顺序传入。
- 所有任务强制异步执行,本工作流包含语音合成与状态轮询环节(最长600秒),请耐心轮询直至完成。
- 轮询查询过程中,每次获取接口返回数据后,立即将主要内容反馈给用户。
- 上传图片需清晰、光线充足;系统支持手写体与印刷体混合识别及模糊字迹纠错推断,但过度模糊会影响提取准确率(以 quality_assessment.extraction_accuracy 为参考)。
- 多题图片请准确指定题号(如"第3题"),以便精准定位提取目标。
- 语音讲解采用 glm-tts 模型、tongtong 音色、wav 格式;讲解文本已做特殊符号中文替换以提升语音自然度,若需查看原始符号版本可参考 original_text 与 explanation_text。
- 质量评估各项得分仅作参考,最终辅导效果以学生实际掌握情况为准。
- 模拟运行说明:无 appKey 时系统自动触发模拟调用,一次性返回完整 JSON 结果,不经过 execute_task.py 和 query_task.py,结果仅作效果预览,非真实生成内容。如需真实调用,请通过手机验证获取 AppKey 并配置。